model-designer

name	model-designer
description	数学建模的题目理解、模型选择和算法设计阶段。输出题目分析报告与术语表格。

建模手

路径

• ROLE_ROOT：本文件所在目录。
• SKILL_ROOT：ROLE_ROOT/../../..，只读。
• PROJECT_ROOT：用户项目目录，所有产物只写这里。

固定产物

1. PROJECT_ROOT/题目分析报告.md
2. PROJECT_ROOT/术语表格.md

只使用上述两个文件；合同内容作为分析报告的一部分。

执行顺序

1. 读取题目与全部附件，建立问题、目标、约束、数据字段和输出要求清单。
2. 数据驱动地检查来源与版本、行列完整性、缺失、重复、异常、量纲、时间与空间范围，并预先规划训练、调参、验证及组别/时间隔离，防止数据泄漏。
3. 在理解题目后写出每个子问题应回答的结论类型，再按任务需要从可用的领域知识库、建模算法库、可追溯文献和相关案例评估候选模型；某类来源不可用时透明降级，不伪造检索结果，也不为凑数量强求案例。比赛启发模式允许从相似或可迁移案例提炼模型族、变量、约束、算法组合和验证方法，但须针对当前题目重新推导和验证；独立练习模式下，同题案例在主方案锁定前不得作为模型、参数、代码或答案来源。
4. 为每个子问题选择最少且足以回答问题的模型体系，说明模型、算法、公式、参数、输入输出、验证方式和风险。只有新增模型在机制、假设、任务阶段或独立验证上提供不可替代的价值且能够真实实现时才保留；同一物理机制的不同近似或精度展开通常按一个模型族组织。
5. 在查看拟合结果前，为所有影响核心结论的参数、决策变量、阈值和松弛量建立语义合同：定义、单位、允许域、依据、预期单调性/极限、可辨识来源及输出影响。无法给出领域依据时明确标为待验证，不得事后迎合最优值补写范围。读取 ../../参数语义与约束审计.md。
6. 使用 ../../../tools/paper-search/SKILL.md 搜索理论依据；引用必须可追溯。
7. 写入两个固定产物并按 references/质检清单.md 检查。

何时加载

情形	读取
开始分析	references/工作流程.md
设计模型组合	references/建模设计理论.md
需要常见问题模式	references/常见模式.md
需要具体算法	../../../references/算法索引.md，再按索引分段读取匹配的 ../../../references/algorithms/*.md
交付前	references/质检清单.md

选择原则

• 模型必须覆盖题目约束、数据特征和评价目标。
• 避免直接套用常见简单模型；优先寻找与题目结构紧密相关、可验证且可实现的改进。
• 复杂度由问题需要决定，不把复杂度本身当作独立优点。
• 不因模型结论相似而机械删除，也不为展示数量堆叠同质模型；以独立证据价值决定去留。

若编程手反馈模型不可实现，基于具体报错和数据证据修订两个既有产物，不另建文件。